GEBYAR DISKON 95%+10%! KEJUTAN SPESIAL KEMERDEKAAN
Belajar Data Science 6 Bulan Bareng Ahli Bersertifikat hanya Rp. 170K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 12 Jam 34 Menit 15 Detik 

Tips Jitu Belajar Data Science Bagi Pemula Gratis bersama DQLab

Belajar Data Science di Rumah 01-Februari-2021
https://www.dqlab.id/files/dqlab/cache/0f334f00002c967c613d8f3e882e54d6_x_Thumbnail800.jpg

Untuk mencapai karir yang gemilang, tentu dibutuhkan persiapan yang matang dalam menggapai keinginan kita. Belakangan ini, laju perubahan teknologi berkembang sangat cepat dan pekerjaan baru bermunculan setiap saat. Data science merupakan bidang karir yang banyak diminati oleh industri data. Prospek kerja yang dituju dari bidang keilmuan data science antara lain Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, Machine Learning Engineers dan masih banyak profesi lainnya. Melihat perkembangannya yang pesat, inilah saatnya bagi para pemula data untuk mengeksplorasi kemampuan dan pengetahuannya. Siapa tahu, data science bisa jadi sebagai langkah awal sahabat data untuk meniti karir di industri data. Mengutip sebuah pepatah yakni "pentingnya langkah pertama menentukan 1000 langkah selanjutnya". Hal ini harus disikapi dan dilakukan sahabat data jika ingin meraih cita-citanya agar belajar data science lebih giat lagi. Berbicara soal data science, pastinya kalian para pemula data tentunya bertanya-tanya. Bagaimana caranya memulai belajar data science? Lalu, hal apa sajakah yang harus dipersiapkan untuk bisa menembus dan masuk ke industri data. Pertanyaan inilah yang selalu menjadi keresahan bagi seorang yang masih awam dengan "data science".


Tapi tenang saja, baik sahabat data yang ingin belajar data science maupun minim akan pengalaman menjadi seorang ilmuwan data tetap bisa mempelajarinya. Saat ini, ada banyak cara untuk memperoleh keahlian ilmu data kalian sendiri. Mulai dari kursus belajar data science secara online, referensi-referensi berupa buku-buku tentang data science, workshop maupun media pembelajaran lainnya yang mendukung. Sulit atau tidaknya ilmu data sangat bergantung pada latar belakang Anda dan apakah Anda senang bekerja dengan angka dan data. Secara garis besar, belajar data science juga menuntut kita dalam melatih kepekaan baik pengetahuan domain maupun insight bisnis, tetapi untungnya ada banyak sumber daya online gratis untuk membantu Anda memulai sebagai ilmuwan data tingkat awal (beginner). Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas bagaimana caranya memulai belajar data science. Bagi kalian pemula data yang masih belajar mengenai dasar data science, pastikan disimak baik-baik dan baca selengkapnya artikel berikut ini.

1. Kuasai Keterampilan Matematika dan Statistik

Jika Anda berasal dari latar belakang kuantitatif, data science seharusnya menjadi hal yang mudah. Sebelum menganalisis data dengan software data science, sahabat data perlu mendapatkan dasar analisis data untuk mempermudah pemahaman mengenai data science. Hal ini dimulai dengan pemahaman jenis-jenis grafik, memplot titik data pada grafik di sepanjang sumbu X dan Y dan menemukan korelasi dan tren antara variabel yang berbeda, melakukan sampling berupa populasi dan sampel. Untuk memastikan Anda dapat menulis kode atau syntax yang efisien dan menarik kesimpulan yang akurat, berikut beberapa konsep matematika yang disarankan untuk dikuasai mulai dari Metode statistik dan teori probabilitas, Distribusi probabilitas, Kalkulus multivariabel, Aljabar linier, Pengujian hipotesis, pemodelan statistik, ringkasan data dan statistik deskriptif serta analisis regresi.


Baca juga : Siapkan Diri sebagai Praktisi Data, Pahami Python Bersama DQLab secara GRATIS!

2. Tekun Belajar Mengenai Bahasa Pemrograman

Dibandingkan dengan bidang karir lainnya, ilmu data lebih banyak mengenai bahasan apa yang Anda ketahui dan seberapa baik Anda dapat membuktikan keterampilan Anda yang relevan dengan posisi yang dilamar di industri data. Justru lebih sedikit menyinggung soal reputasi almamater Anda berasal. Proses wawancara dalam rekrutmen industri data berbasis keterampilan cenderung menyamakan kedudukan bagi orang-orang yang berasal dari latar belakang berbeda. Jadi tidak ada salahnya, jika sahabat data bisa mencobanya. Karena disiplin ilmu baru, pastinya semua orang dapat memiliki kesempatan dan porsi yang sama untuk mempelajarinya.


Setelah Anda memiliki dasar yang kuat dengan matematika, anda dapat mulai mempelajari beberapa bahasa pemrograman yang harus Anda ketahui sebagai calon ilmuwan data seperti SQL, R, Python, dan SAS. Python adalah bahasa skrip dengan pustaka yang memungkinkan Anda untuk memfilter, dan mengubah data besar dan data tidak terstruktur. Python memiliki aplikasi untuk pengembangan web, pengembangan perangkat lunak, pembelajaran mendalam, dan pembelajaran mesin. Software ini menjadi software yang paling sering digunakan oleh data scientist. Selanjutnya, R adalah bahasa pemrograman open access yang berguna untuk perhitungan matematika dan statistik yang rumit. R juga memungkinkan untuk visualisasi data dan memiliki storage serta environment yang besar untuk membantu Anda memulai. Berikutnya, disusul oleh SQL adalah software yang dapat digunakan untuk membuat query dan menggabungkan data di beberapa tabel dan database. Terakhir adalah SAS adalah software yang digunakan oleh perusahaan besar untuk analisis statistik, business intelligence, dan analitik prediktif, tetapi tidak disarankan untuk individu karena biayanya. Jika Anda mempelajari bahasa lain, Anda dapat dengan mudah mengambil SAS saat bekerja.


3. Pahami Ilmu Bisnis untuk Siap Hadapi Industri

Selain paham dasar statistika dan pemrograman, kamu juga perlu menguasai ilmu bisnis dimana kamu akan mengkomunikasikan kasus yang sedang terjadi di industri dan kamu perlu memberikan insight untuk solusi dari permbasalahan. Asah kompetensi ilmu bisnis kamu dengan mengikuti challenge yang tersedia di DQLab agar kamu familiar dengan studi kasus di lapangan.


4. Bangun Portofolio Secara Rutin dan Raih Kesempatan Magang Industri Data

Untuk membangun cv maupun resume Anda, perusahaan ingin melihat pengalaman praktis profesional. Inilah saatnya Anda mulai membangun hasil belajarnya melalui portofolio data sebagai bukti bahwa kalian telah belajar dan mendapatkan ilmu baru. Anda dapat menerapkan keahlian Anda dalam menyusun portofolio data dan mendapatkan umpan balik dari data expert. Tunjukkan contoh contoh pekerjaan sebelumnya di Github, LinkedIn, atau situs web pribadi untuk membangun portofolio yang baik dan membagikannya ke media sosial maupun laman online yang masif. Sederhananya, portofolio data mengisyaratkan bahwa pelamar telah memiliki pengalaman dalam mengerjakan suatu proyek atau challenge yang diberikan oleh kursus data analyst. Pelamar biasanya mencantumkan situs web/blog atau melalui sebuah laman tertentu seperti GitHub yang biasanya dicantumkan ke dalam CV anda. Selain sebagai unjuk kemampuan dalam bidang data analyst, portofolio sangatlah penting bagi fresh graduate maupun experience. Hal tersebut diibaratkan sebagai "pintu gerbang" untuk bisa meraih pekerjaan idaman di industri data. Kalian juga bisa mendapatkan pengalaman lebih dengan mengikuti magang di beberapa industri untuk meningkatkan pemahaman, mengikuti bootcamp data science maupun kompetisi-kompetisi data science sebagai motivasi belajar.


Baca juga : 3 Bulan Belajar Data Science Otodidak, Imam Aris Munandar Berhasil Alih Profesi Sebagai Data Engineer.


5. Ayo Sharing dengan Pakar Senior Data di DQLab!

Selain belajar dengan mengerjakan sejumlah modul yang telah disediakan DQLab, kamu juga bisa loh berkesempatan untuk sharing dengan para pakar data di sini. Baik untuk menanyakan secara langsung tentang modul yang sedang kamu kerjakan, atau bertukar pandangan. Dengan metode pembelajaran yang dilakukan secara komunikasi dua arah memungkinkan kamu untuk bisa belajar secara efektif. Dengan sharing ini juga kamu berkesempatan untuk membangun dan memperluas koneksi dengan orang-orang hebat di industri data. Hal ini akan berdampak pada saat nanti kamu mencari pekerjaan. Semakin luas koneksimu, maka semakin besar pula kesempatan kamu untuk bisa memiliki karir cemerlang!


6. Bersama DQLab, Kamu Dapat Mempelajari Data Science dari Dasar Loh!

Secara garis besar data science merupakan ilmu yang memiliki fokus pada 3 hal yakni statistika, ilmu bisnis, dan bahasa pemrograman. Sifatnya yang fleksibel, menjadikan data science dapat dipelajari oleh siapapun, bahkan oleh pemula yang tidak memiliki background di ranah Science, Technology, Engineering, & Math. Dengan keseriusan dan kegigihan semua orang bisa mempelajarinya.


Metode pembelajaran DQLab yang dikemas ke dalam bentuk modul yang interaktif, memungkinkan kamu untuk bisa belajar secara efektif dan efisien. Dengan bantuan fitur Live Code Editor kamu akan dibantu dan diarahkan untuk memasukkan kode sesuai instruksi. Di DQLab kamu bisa mempelajari data science dari yang dasar hingga ke tingkat lanjut. Misalnya seperti salah satunya modul "Introduction to Data Science with Python". Nantinya kamu akan mempelajari tentang bagaimana cara kerja Python dalam proses data science secara bertahap. Jika sudah selesai, kamu bisa melanjutkannya dengan kelas dasar lainnya.


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :